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本地部署Coze开源版:最详细的安装配置教程,附图文说明_coze本地部署教程

对于智能体开发者来说,Coze开源是十足的好消息!

之前总有人问我为什么交付智能体从来不用Coze,就是因为Coze不能本地化,不能本地化不仅意味着数据安全问题(其实这对小企业来说并不是什么问题),最大的问题是版本不稳定!

当你为客户开发好一套工作流,运行好好的时候,突然一个改版或者一个插件的调整,就可能导致整个工作流的崩盘,这我们交付团队来说来说是不能承受之重。

终于,Coze宣布开源,Coze在企业端的落地终于有希望了!于是马不停蹄为大家带来,Coze本地化部署教程。

希望更多的个人、更多的企业能够让AI在实际场景中落地,期望AI在各位手中发挥更大的价值。

以下教程依旧是手把手教程,从服务器开始,一步一图,确保任何小白都能够完成。

一共五个步骤,约25分钟完成:

  • 一、注册云服务器
  • 二、配置环境
  • 三、部署Coze
  • 四、获取key和model接入点
  • 五、启动Coze,快乐玩耍~

一、注册云服务器

1、新用户可以有免费服务器,老用户可以去别的云服商那里购买,点击去注册腾讯云:轻量应用服务器

(这个地方用腾讯云只是因为之前的教程都是腾讯云,为了统一,方便之前买过服务器的人使用,新用户可以用别的云服务器)

2、进入腾讯云,微信扫码注册,

首次注册 会进入这个页面,Coze项目要求,最低2核4G

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3、点击立即试用后,会出现下图。

地域随便选择,镜像选择下拉框最上边的 宝塔8.1.0。然后点击“立即试用”

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4、进入腾讯云服务台了,点击“登录”。

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5、这里直接登录即可,后续也可以微信扫码登录

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6、登录后,就在当前页面,复制:echo “8887” > /www/server/panel/data/port.pl 回车继续:sudo kill -9 $(sudo lsof -t -i :8888) 回车继续:sudo /etc/init.d/bt default,粘贴进入图示位置,然后点击回车。

此处输出的内容,也要保存好。

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7、返回服务器控制台。点击图中,箭头指示的空白区域。

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8、选择“防火墙”菜单栏,点击【添加规则】按钮,

只需要填写再添加“8887”和“8888”作为开放端口。

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在这里插入图片描述

二、配置环境

1、刚才在这里保存的“外网面板地址”,点击打开。

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(有小伙伴反馈,命令输出的地址是login结尾的,点击打不开。那你只需要把login改成http://xxx.xxx.xx.xxx:8887/tencentcloud就可以了)

2、输入账号密码,即上图中的 username、password

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3、第一次进入会让你绑定一下,点击免费注册,注册完成后,返回此页,登录账号。

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4、首次会有个推荐安装,只安装第一个即可。其他的取消勾选。

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1、回到宝塔,选择Docker

(如果如图显示,就跟着我安装。 如果没显示“当前未安装”,就不需要这一步)

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2、选择,点击确定。比较慢,等待安装完成。

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3、安装完成后,刷新当前页面。看到下图的样子,则表示安装成功。

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4、打开左侧【终端】,粘贴以下两行,再验证下Docker是否可用。看见版本号,就是没问题了。

docker -vdocker-compose -v

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三、部署Coze

1、点击文件,进入“根目录”进入“home文件夹”,点击“新建文件夹”

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2、然后进入Coze文件夹,在顶部点击“终端”,并在终端中粘贴以下命令。

注意:不要用ctrl+V粘贴,直接鼠标右键粘贴。

git clone https://github.com/coze-dev/coze-studio.git

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如果你的服务器网不好,一直在进行中,下载不了,可以直接去Github下载代码包。

https://github.com/coze-dev/coze-studio

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然后把下载的包直接拖拽到Coze文件夹下,解压即可。

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3、双击打开下载过的Coze-studio文件夹,在顶部点击“终端”输入以下命令并点击回车。

cp backend/conf/model/template/model_template_ark_doubao-seed-1.6.yaml backend/conf/model/ark_doubao-seed-1.6.yaml

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4、关掉这个终端窗口,

5、然后在文件夹中找到以下目录

5.1 进入目录 backend/conf/model。打开文件ark_doubao-seed-1.6.yaml

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5.2 需要设置 idmeta.conn_config.api_keymeta.conn_config.model 这三个字段。

  • id:Coze Studio 是中的模型 ID,由开发者自行定义,必须是非 0 的整数,且全局唯一。模型上线后请勿修改模型 id。 意思就是id可以随便设置,保持唯一性就好。我们直接设置“888”

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继续往下翻翻到底,需要填写以下两个值,如果是开发者,你可以直接去火山后台获取,如果是新手,看下方教程。

  • meta.conn_config.api_key: 在线模型服务的 API Key。
  • meta.conn_config.model: 在线模型服务的 model ID,在本示例中为火山方舟模型接入点的 Endpoint ID,

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四、获取key和model接入点

1、注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。

https://zjsms.com/iP5QRuGW/

图片

2、创建一个接入点

点击在线推理–创建推理接入点

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3、为接入点命名为DeepSeek-R1

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然后可能会提示:“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”。 如果有提示,就点击“立即开通”,开通一下就可以了。

如果无提示则直接到:第5步,点击确认接入。

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4、点击“立即开通”跳转到此页面,勾选全部模型和协议,一路点击开通即可。(这里是免费的)

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5、确认以下无误后,点击“确认接入”按钮。

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6、自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeek-R1”(我们刚才自己设置的命名)。

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*重点来了:这个就是推理点的ID,也就是刚才提到的*meta.conn_config.model:在线模型服务的 model ID。

复制他放到你的微信里,发给自己保存一下。

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7、保存后再点击【API调用】按钮,进入后点击【选择API Key并复制】

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8、 如果你已经有API key了,就直接查看并复制。

如果没有,则点击【创建API key】

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9、把这个复制好之后,也放到你自己微信里,保存好。

这个就是meta.conn_config.api_key:在线模型服务的 API Key。

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把这两个填入对应的位置,如上图。 然后保存

五、启动Coze

1、已更新,此步跳过)返回上一层文件夹,进入到/home/Coze/coze-studio/docker文件夹中

(不用改了|之前这里修改端口是因为,宝塔面板是8888,和Coze的冲突了,所以修改一下)

2、然后保存文件。回到主文件夹“coze-studio”文件夹下,打开“终端”一次一行,粘贴并执行以下命令:

cd dockercp .env.example .envdocker compose --profile \'*\' up -d

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3、首次部署并启动 Coze Studio 需要拉取镜像、构建本地镜像,可能耗时较久,耐心等待即可。

最终看到终端:提示 “Container coze-server Started”,表示 Coze Studio 服务已成功启动。

4、至此,本地部署已经全部完成。可以直接通过浏览器访问了

访问地址:http://这里改成你自己宝塔左上角的地址:9999/

(举例:假如我左上角是11.123.23.454,那么就把下边网址放到浏览器中就可以打开你自己的Coze了

http://11.123.23.454:9999)

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恭喜你!已成功部署 Coze Studio,可以根据页面提示注册账号、上手体验了!

普通人如何抓住AI大模型的风口?

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为什么要学习大模型?

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 , 大模型作为其中的重要组成部分 , 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力, 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等地方 ,为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前,开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景,其中,应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。
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希望这份系统、实用的大模型学习路径,能够帮助你从零入门,进阶到实战,真正掌握AI时代的核心技能!

01 教学内容

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本教程比较珍贵,仅限大家自行学习,不要传播!更严禁商用!

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图,整体分为5个大的阶段:
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04 视频和书籍PDF合集

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从0到掌握主流大模型技术视频教程(涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向)

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新手必备的大模型学习PDF书单来了!全是硬核知识,帮你少走弯路(不吹牛,真有用)
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05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书,了解行业最新动态!
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06 90+份面试题/经验

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07 deepseek部署包+技巧大全

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